石墨矿作为一种重要的非金属矿物资源,在能源、航天、新材料等领域具有广泛应用。石墨矿的碳品位是衡量其质量的关键指标,直接影响石墨的开采、加工及应用效果。然而,现有的石墨矿山企业通常采用传统的化学检测方法测定其碳品位,虽然准确但成本高昂,操作复杂,且存在时间滞后性和有毒气体产生等局限。针对这些问题,探索一种高效快速、低成本且环保的碳品位检测方法具有重要意义。人工智能的广泛应用,矿山的运营模式正发生巨大改变,智慧矿山的建设成为必然趋势。因此,本研究构建了基于深度学习的石墨矿碳品位图像识别方法,以计算机辅助分析模型快速检测石墨矿品位,本文主要工作内容如下: (1)由于当前缺乏公开的石墨矿图像分类数据集,本研究历时两个月,与黑龙江省萝北县的云山龙兴石墨开发有限公司合作,制作了一个包含多品位区间的石墨矿图像数据集,并根据不同的研究需求将其划分为五分类和十九分类数据集。 (2)针对传统石墨矿碳品位检测方法效率低、时效性差等问题,本研究提出了一种基于改进Conv Ne Xt-T的石墨矿图像五分类模型。通过迁移学习策略优化网络初始化状态,随后在原网络中嵌入设计的注意力混合专家系统模块,以增强模型特征提取能力,对矿石特征做增强处理;同步加入设计的双向特征融合模块,使得模型获取更丰富的特征信息。实验结果表明,改进后的模型Conv Ne Xt-Att Bi在石墨矿五分类任务中准确率达91.5%,较其他主流分类网络表现出显著优势,有效解决了传统化学检测方法存在的问题,为石墨矿碳品位图像识别分类提供了一种更为高效和准确的解决方案。 (3)针对五分类体系难以准确区分某些特定用途或高附加值的石墨矿类型,为了满足不同领域对石墨矿的精细化需求,本研究在五分类基础上,进一步开展了石墨矿碳品位十九分类方法研究。提出了一种基于迁移学习的石墨矿十九分类模型,以Res Net-50作为主干网络,设计了一个基于空间特征压缩融合的Transformer模块并将其嵌入主干网络,捕获矿石特征图不同通道之间的相关性;并加入设计的全局上下文信息融合模块,将网络不同层级的特征进行拼接整合以增强模型识别能力。实验结果表明,经过优化的TRA-FFNet网络在石墨矿十九分类任务中准确率达93.142%,在性能对比中优于其他主流分类网络,实现了对石墨矿的精细化分级利用,为石墨产业链的上下游产业提供更为精准的信息支持。